タグ : ブラックボックス

ネガ・ポジ分析は手作業で!


この記事の所要時間: 420秒 〜 520秒程度(2409文字)


自社の製品やサービスについて、顧客がどのように考えているかは誰もが気になるところ。顧客の声は、接客の現場で拾ったり、アンケート調査で集めたりすることが多いが、インターネットに投稿された内容を分析するというアプローチもある。こちらが知りたいことを当て込みで聞き出すより、消費者が問わず語りにみずから書き込んだことに価値があるという考え方だ。アンケート調査を生業にしてきた者から見ればいろいろツッコミどころはあるものの、なかなか魅力的なアプローチなのは間違いない。
 
先日の記事(トレンドの風速や風向きを確認する!?)では、アイス・バケツ・チャレンジへの意見がどう変わったのかをGoogleトレンドを使って簡易的に調べてみた。試しに行なったかなりアバウトな取り組みながら、「賛成」と「反対」の意見の変わり目を見るというアプローチの有効性はわかっていただけたように思う。任意の商品について、世間の反応を数量的に捉えることには、大きな価値があると言っていいだろう。
 
このような目的でよく使われるのが、ネガ・ポジ分析だ。ネガ・ポジ分析では、対象とする商品について書かれたブログやツイートなどを探し出し、それらをネガティブな意見とポジティブな意見にわける。その上で、ネガ・ポジの時系列での推移を追い掛けることで、世論の趨勢をうかがうことができる訳だ。これをテキストマイニングツールなどを使ってやるのではなく、手作業でやてみようというのが今回のオススメとなる。
 

plus minus

credit: ntr23 via FindCC

 
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あまちゃん効果32億円の算出方法は?


この記事の所要時間: 40秒 〜 50秒程度(2247文字)


NHKの連続テレビ小説『あまちゃん』には、約32億円の経済効果があるらしい。
試算は岩手銀行系のシンクタンク・岩手経済研究所によるもので、観光客増加に伴う岩手県内の経済効果を32億84百万円と算出。併せて465人の雇用も生まれると予想している(参考:あまちゃん人気 岩手経済効果32億円 地元シンクタンク試算|河北新報)。
 
さて、この経済効果。大変結構な話ではあるものの、「試算は信じられるの?」と思う人も多いだろう。自分もその一人だ。途中の説明が少なく、結果の数値だけ報道されるのでついつい疑ってしまう。計算の過程がブラックボックスで、どんなソロバンを弾いているかわからないため、にわかに信用できないのだ。そこで今回は、この数値を信じていいか見極めるため、あまちゃん効果の算出方法を紐解いてみた。
 

Photo credit : Jeremy Brooks / Foter / CC BY-NC Photo credit : Jeremy Brooks / Foter / CC BY-NC

 
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データ分析の不都合な真実


この記事の所要時間: 550秒 〜 650秒程度(3147文字)


データ分析の不都合な真実とは、この世に魔法使いは居ないということだ。
 
専門家が膨大な量のデータを最新の高性能なアプリケーションを使って新手法で分析したとしても、「わかること」と「わからないこと」がある。データ分析に詳しくない人は、「膨大」「最新」「高性能」「新手法」などのはったりに騙されてしまうかも知れないが、いくらデータを詳細に見てもわからないことはわからない。どこを探しても魔法使いや超能力者はおらず、せいぜい居るのは手品師だ。
 
いくら高度な分析をしたところで「わかること」は限られている。
難解な分析でもっともらしい結果をつくり出すことはできるが、そこでは分析者が手品の腕前を見せていることも多い。結果を出すために強引な仮定を置いたり、無理矢理つくった算出式をあてはめたり、分析結果を力尽くで解釈したり、かなり大胆な工夫をしているのだ。そして、この工夫を分析結果を磨き上げるための職人芸と捉えるか、恣意性の高い属人的な操作と捉えるかは、明解な結論がある類の議論ではない。
 
データ分析というと科学的、客観的なものと思われるかも知れないが、一部の例外を除いて実態はそうではない。ほとんどの分析者は、企業や業界や学会の中での立場を守るために、真実よりも適度に体裁が整ったキャッチーなアウトプットを求める。それを望む人が多いのも間違いないとは言え、いささか度が過ぎると人を騙しているのとあまり変わらないことになる。
 
さて、なぜこんな当たり前のことを書き出したかと言えば、あるサイトのアウトプットに極めて強い違和感を覚えたからだ。今回は、このサイトを一例にしてデータ分析の難しさについて説明しよう。
 

photo credit : Stéfan via photopin cc

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Windows 8入れたのにタッチ操作できない!?


この記事の所要時間: 340秒 〜 440秒程度(2084文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
季節は秋。
クリスマス商戦を控え、IT各社が続けざまに新商品を発表、発売しています。
 
その最中、10月26日にマイクロソフトがWindows 8を全世界で発売しました。
Windows 7からユーザーインターフェースを大幅に変更し、直感的なタッチ操作が可能という触れ込みです。
 
今後、パソコンからタブレット端末への切り替えが進むという見立て(?)がある中、タッチ操作に対応していることを強調するのは当然でしょう。しかし、そのせいでおかしな勘違いが起きているようです。正に今回の記事のタイトルなのですが、「Windows 8入れたのにタッチ操作できない!?」という苦情が出ていると言うのです(参考:ああ勘違い、「報道が悪い」の声も Windows 8入れてもタッチパネルに「変身」しません|J-CASTモノウオッチ)。
 
正直、「苦情が出ている」の類はどこまで本当なのか裏付けを取れないので半信半疑なのですが、「さもありなん」という話です。「機器がタッチ操作に対応していなければタッチパネルにならなくて当然」と言うのは、わかっている人間の論法です。パソコンやタブレット端末の利用の裾野が広がり、かなり「わかってない人」も電子機器の恩恵をこうむっている現状を考えると、こんな話があっても何ら不思議はありません。
 
今回は、この何ともおかしな現象をカテゴリー適用法と結び付けて考えてみます。
 

photo credit : Yogesh Mhatre via photopin cc

 
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ビッグデータの「How」を疑おう!


この記事の所要時間: 330秒 〜 430秒程度(2005文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
引き続きビッグデータについてです。
今回は「How」について考えます。「今までなかったようなデータ」というインプットを、「ビジネスに役立つ情報というアウトプット」に変換する仕組みの話です。
 
とは言え、細かなデータ分析方法についてあれこれ言うつもりはありません。
「引き」の視点で見ることによって、一般の人でもわかるであろう問題点を指摘したいと思います。
 

photo credit : Articulate Matter via photopin cc

 
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